Traductores, traducciones y las IA

Abstract

En Pasaje al futuro, Santiago Bilinkis (2014) reflexiona acerca del oficio del traductor y la capacidad de la inteligencia artificial para acercarse a esta tarea tan singular y humana. En el capítulo 9 sobre educación, en el apartado ¿El fin del trabajo intelectual y cognitivo?, hace referencia a una experiencia que tuvo al visitar el Googleplex en el campus principal de Google. Allí conoció a la persona encargada de la dirección de Google Translate, herramienta de traducción automática neuronal. Si bien esta reconoció que aún estaban lejos de lograrlo, explicó a Bilinkis que los algoritmos que utiliza cuenta con tres fuentes de aprendizaje: - el poder creciente de cómputo que se incrementa año a año; - el incremento de páginas web en diversos idiomas, que crecen exponencialmente y brindan fuentes extra de aprendizaje al observar cómo traducen los humanos; - la posibilidad de que los usuarios corrijan los errores que encuentren, lo que ayuda a los algoritmos a aprender de manera continua. El responsable de Google Translate le dijo a Bilinkis que su equipo de trabajo ponía una nota para ver el progreso de la herramienta y que en ese momento se adjudicaban un 4 (cuatro). ¿El objetivo? Sacarse 7 (siete) para el final de la década. La edición que leímos fue publicada en 2014… A diez años del planteo de ese objetivo, mucha agua ha pasado bajo el puente de la inteligencia artificial. ¿Ya han logrado las máquinas traducir como humanos? ¿Lograrán quitarnos el trabajo de traductores? ¿Dejaremos de ser dueños de la sofisticación cognitiva que mantiene el espíritu de un texto traducido? Además de todo lo descrito arriba, si esta herramienta ha evolucionado, ¿cómo lo ha hecho la IA generativa como es el caso de Chat-GPT? Decidimos hacer una prueba con un texto de muestra para tener contexto y nos pusimos a prueba: humano contra algoritmos. Veamos los resultados y dejaremos que ustedes, lectores, saquen sus propias conclusiones.